نوع من أنواع التعلم الآلي الذي تُستخدم خوارزمياته لتحليل وتجميع مجموعات البيانات غير الموسومة. حيث يتوجب على النموذج البحث عن الأنماط المخفية في مجموعة البيانات دون أي وسم أو مرجع أو تدخل من الإنسان. وعلى عكس التعلم الموجَّه لا يمكن تطبيق التعلم غير الموجَّه على مشكلات التصنيف والانحدار بشكل مباشر. وذلك نظراً لكون بيانات الدخل غير مرتبطة بالمخرجات المطلوبة.
يُعد الهدف الأساسي لخوارزميات التعلم غير الموجَّه تحليل بنية مجموعة البيانات، ومن ثم تجميع البيانات بناءً على وأوجه التشابه وتمثيل مجموعة البيانات تلك بصيغة مضغوطة. ويتم ذلك عن طريق إستخراج المعلومات المفيدة أو الميزات منها. يتميز هذا النوع من التعلم بقدرته على اكتشاف أنماط جديدة غير معروفة مسبقاً في البيانات. بالإضافة إلى سهولة وسرعة وانخفاض تكلفة استخدامه نظراً لعدم الحاجة إلى عملية وسم البيانات المكلفة من حيث الوقت والمال.
